京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是如何改变球迷体验的
票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放……去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。而如今随着网络电视技术的发展,越来越多球迷抛弃了去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
对于一些球迷来说,去现场看球赛已经变成了一种麻烦而不是享受。去现场观赛面临着各种各样的问题,比如票价成本飙升、观赛视角受限、上个洗手间还要排老长的队伍、没有录制回放,等等,许多球迷选择舒舒服服地坐在自己家里的电视机前看大型比赛,而不是跑出去,经过漫长的路途去球场观赛。实际上,在2011年,ESPN的一份调查问卷发现,只有29%的球迷才愿意去现场观赛而不是坐在家里。
然而,为了得到更好的现场体验,45%的“优质球迷”(他们通常会买季票)会去现场观赛。但是,究竟什么才能构成好的现场体验呢?
现在大数据正在帮我们定义和完善现场体验。大数据和可穿戴技术相结合来为球迷提供更好、更加知识面更广的现场比赛体验。
首先,可穿戴技术在最近几年突飞猛进。运动员、教练和训练员已经接受了可穿戴技术,用这种技术设备来监控和提高运动员的技能表现,通过对心率以及反应时间指标的衡量来监测身体的各项机能,以及是否有脑震荡或疲劳等运动损伤。
不过,现在这种可穿戴技术也可以用来给球迷带来好处。例如,NBA的球场现在使用SportVU,这是一种安装了GPS技术的场内摄像机,用来跟踪球和球员的移动。虽然这项技术的主要目的是用来决定球员何时该休息,克里夫兰骑士就将该技术用作其他目的,他们使用该程序将数据引到其Humungotron中,能在比赛中实时显示球迷的独特统计数据。更为巧妙的是,骑士队还该数据运用到自己的社交媒体营销以及与各类不同广告商的合作关系当中。
但是,了解在比赛中任何给定的时间内的准确统计数据只是知道了大数据能怎样提高现场体验,以及将现场体验变得与坐在家里进行观赛的体验一样舒适的皮毛。在美国,各个球场都通过与像谷歌、IMB以及其他技术公司的合作来努力升级他们的设备,让其变得更加高科技。
例如,萨克拉门托国王队就在2014年的时候与谷歌建立合作关系,给他们的场边工作人员(吉祥物、记者以及舞者)配备Google Glass。然后球迷可以通过他们的移动设备观看现场比赛的特写镜头,即便他们是坐在较高一层的位置上。
另外一个突出的体育馆是李维斯球场,旧金山49人队的主场。李维斯球场拥有一个680Wi-Fi接入端口、12,000以太网端口、40千兆每秒的光纤网络,以及1,700个能够使用蓝牙技术发现球迷位置,给他们指引的无线电信标。对于那些不想排队买食物的球迷,他们还可以安装一个APP,这款APP专为球场球迷设计,当你在用手机观看现场比赛回放录像时,可以用该APP订餐,将食物直接送到球迷的座位上。
巴克莱中心球场利用Vixi让布鲁克林篮网球迷在正确使用话题标签的情况下将他们的推特展示到球场的多个大屏幕上。该球场还采用AmpThink在观众登录使用球场的免费Wi-Fi之前,采集现场观众的数据,这样球队管理层就可以了解更多球迷信息,比如他们在哪里登录,以及他们都使用球场的哪些服务。球迷们已经可以订购食品和饮料送到他们座位上,还可以从各种社交及角度进行比赛回放,在不久的将来他们就可以使用一个应用程序来找到洗手间的排队时间信息,然后以最短的等候时间到达指定的洗手间。
网络电视技术让越来越多球迷抛弃去球场观赛的想法,他们选择呆在家里,在多个屏幕上观看比赛。然而,在大数据的帮助下,球场和体育馆都在提高他们的比赛日体验,让其变得更加舒适、更加个性化、更加拉近球迷与比赛之间的距离。
以下是ESPN所做的关于《大数据能挽救现场体育吗》图解:
在1998年的调查问卷中,有54%的球迷声称他们更愿意去现场观赛而不是坐在家里观看;到2011年,同样的调查问卷显示其比例已经下降到29%。另外一份报告则发现去现场观赛的人群所占比例会随着运动项目的不同而有所不同:有15%的人更愿意去现场观看棒球比赛,在篮球中,这一比例为42%,在橄榄球中比例高达74%。
NFL球队收入占比:
门票收入占15%,全国媒体和赞助收入占58.5%,其他收入占26.5%。
李维斯球场 旧金山49人队主场
超过400英里的光纤,680个Wi-Fi端口,平均每100个座位1个。球迷可以将他们的设备连接到一个每秒40千兆的网络上,较联邦分类宽带快1万倍。
49人队已经开发了一款应用程序,可用来购票、订餐以及观看比赛视频回放。有32%的球迷都认为观看比赛回放的机会首先,影响了他们现场的体验和互动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09